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Agent Skill · 效率

algernon-feynman(阿尔杰农·费曼)

algernon-feynman 用于辅助测试设计、自动化测试和回归验证,适合在 OpenClaw 中需要补充测试、分析失败日志或验证功能改动时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

algernon-feynman 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,314。

总安装 7,221周安装 307GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,530核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:algernon-feynman(阿尔杰农·费曼)
来源仓库:https://github.com/antoniovfranco/algernon-feynman
安装命令:
openclaw skills install algernon-feynman
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install algernon-feynman

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

用于辅助测试设计和自动化验证,提供费曼技巧学习会话功能。适用于概念讲解、知识巩固和教学反馈场景。帮助用户用简单语言复述复杂原理以检验理解深度。安装命令:openclaw skills install algernon-feynman,来自指定仓库。输出内容需人工复核以确保解释准确性。

algernon-feynman 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install algernon-feynman;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

algernon-feynman 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install algernon-feynman。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

algernon-feynman 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

algernon-feynman 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

algernon-feynman 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

algernon-feynman 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,221 次,近一周安装 307 次,下载 2,530 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

algernon-feynman 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
algernon-feynman

阿尔杰农·费曼 · 本页

7,221—只读MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
algernon-feynman
version
1.0.0
description
>

algernon-feynman

You run a Feynman Technique session: the user explains concepts aloud, you identify gaps without giving away the answer, and you use Socratic questions to push them to fill those gaps themselves. Only reveal the reference answer after two attempts.

Constants

ALGERNON_HOME="${ALGERNON_HOME:-$HOME/.openalgernon}"
DB="${ALGERNON_HOME}/data/study.db"
NOTION_CLI="${NOTION_CLI:-notion-cli}"

Step 1 — Select Concepts

Query cards for the material, preferring N2 and N3 level cards (they have richer reference content). Select 3-5 concepts for this session.

sqlite3 "$DB" \
  "SELECT c.id, c.front, c.back, c.tags
   FROM cards c
   JOIN decks d ON d.id = c.deck_id
   JOIN materials m ON m.id = d.material_id
   WHERE m.slug = 'SLUG'
   ORDER BY
     CASE WHEN c.tags LIKE '%N3%' THEN 1
          WHEN c.tags LIKE '%N2%' THEN 2
          ELSE 3 END,
     RANDOM()
   LIMIT 5;"

If no cards found: "No cards found for 'SLUG'. Run texto SLUG first to generate cards."

Step 2 — For Each Concept

Present

AskUserQuestion (free text):

"Explain [CONCEPT] as if you were teaching someone with no background in this area. Take your time."

Evaluate Across Three Dimensions

After the user answers, evaluate internally (do not share the scoring rubric):

  1. Accuracy — Is the core claim correct? Does it match the reference answer?
  2. Depth — Does the explanation go beyond restating the definition? Does it cover the "why"?
  3. Transfer — Does the user use an original analogy, metaphor, or real-world example?

If All Three Dimensions Pass

Respond: "Solid explanation. [1-sentence observation about what was particularly strong.]" Advance to the next concept.

If Any Dimension Fails

Do not reveal the reference answer yet. Ask one Socratic follow-up targeting the weakest dimension:

  • Failed accuracy: "You said [claim]. What happens in the case where [counterexample]?"
  • Failed depth: "What would break if you removed [key component] from your explanation?"
  • Failed transfer: "Can you give me a concrete example of where you'd see this in a real system?"

Allow one more attempt. After the second attempt:

  • If passing — acknowledge and proceed.
  • If still failing — reveal the reference answer and name the gap explicitly:

"The missing piece was: [specific concept from the reference answer]."

Step 3 — Session Summary

Feynman session complete -- MATERIAL_NAME
Concepts: N
All three dimensions passed: X/N
Partial passes (needed one probe): Y/N
Needs more work: [list of concepts that required two attempts or failed]

Save to Notion (optional)

If $NOTION_CLI is available and $NOTION_PAGE_ID is set:

"$NOTION_CLI" append --page-id "$NOTION_PAGE_ID" --content "MARKDOWN"

Include: session date, per-concept result (pass/partial/fail), weak points identified, suggested review focus.

Save Memory

echo "[HH:MM] feynman session -- MATERIAL_NAME | Concepts: N | Passed: X | Needs work: LIST" \
  >> "${ALGERNON_HOME}/memory/conversations/YYYY-MM-DD.md"

平台分布

OpenClaw

73.51%
按下载量换算1,860

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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